| 研究概要 |
本研究では,Eラーニング環境を「学習者」と「編集者」の間でおこなわれる学習コンテンツを媒体としたコミュニケーションであるとみなし,双方にEラーニング環境の利用情報をフィードバックすることで,このコミュニケーションチャンネルを拡張し,両者を同時に支援するEラーニング環境の構築を目的としている.
本年度は,提案するユーザ支援システムをEラーニング環境だけでなく,より一般的のインターネットユーザに適用できるようモデルの拡張をおこなった.そして,ユーザモデル・コミュニティモデルを構築するためにユーザの特徴抽出およびモデル化手法を提案しシステムの開発をおこなった.具体的にはインターネットユーザのWebサイト遷移パターンをクラスタリング手法を用いて抽出し,遷移パターンを状態遷移モデルとして記述する方法を提案した.また,インターネットを利用する学習者およびユーザの成績や興味は,常に一定ではなく時間とともに変化している.そのため,各ユーザの特徴を抽出しモデル化するには遷移パターンの時間的変化を観測し正しく理解する必要がある.そこで,ユーザの成績や興味の時間的変化パターンを可視化するツールを作成し遷移パターンの観察をおこなった.
その結果,各ユーザは常に新しいWebサイトを意欲的に探索し利用しているのではなく,特定のポータルサイトを利用して情報にアクセスし,また,興味の遷移に周期性があることが知見として得られた.以上の結果を踏まえ,現在,ユーザの成績や興味の時間的遷移パターン変化を考慮したユーザモデルおよびコミュニティモデルの構築を進めている.
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